제미나이 3(Gemini 3)의 도약: '스케일링 법칙'의 부활과 AI 기술 진보의 새로운 지평
정체론을 뒤집은 구글의 반격
글로벌연합대학 버지니아대학교
인공지능융합연구소장 이현우 교수
2025년 11월, 전 세계 AI 업계의 이목이 구글의 최신 모델 '제미나이 3(Gemini 3)'에 집중되고 있다. 불과 1년 전만 하더라도 AI 모델의 성능 향상이 한계에 봉착했다는 이른바 'AI 정체론'과 '스케일링 법칙(Scaling Laws)의 종말'이 지배적인 담론이었다. 오픈AI의 GPT-4 이후 차기 모델 개발 난항, 경쟁사들의 비슷한 성능 수렴 현상은 이러한 비관론에 힘을 실었다.
그러나 구글은 제미나이 3를 통해 이러한 우려를 불식시켰다. 단순한 성능 개선을 넘어, 초기 사용자들과 전문가들로부터 "티어 1(Tier 1) LLM의 새로운 기준"이라는 찬사를 받으며 등장한 제미나이 3는 멈춰 섰던 것으로 보였던 거대언어모델(LLM)의 진화 시계가 다시 빠르게 돌아가고 있음을 증명했다. 본 보고서에서는 제미나이 3가 보여준 기술적 성취와 그것이 시사하는 '스케일링 법칙'의 유효성, 그리고 향후 AI 산업에 미칠 파장에 대해 서술하고자 한다.
스케일링 법칙의 재확인: 데이터와 컴퓨팅의 승리
이번 제미나이 3 발표에서 가장 주목해야 할 핵심은 '스케일링 법칙'의 부활이다. 스케일링 법칙이란 모델의 크기(파라미터 수), 학습 데이터의 양, 그리고 투입되는 연산 자원(Computing Power)을 늘릴수록 모델의 성능이 비례하여 향상한다는 이론이다.
지난해 오픈AI는 '오라이언(Orion)'으로 알려진 차기 모델 개발 과정에서 데이터와 컴퓨팅 자원을 쏟아부었음에도 불구하고 기대만큼의 성능 향상을 이루지 못했다고 토로한 바 있다. 이에 일리야 수츠케버 등 주요 인사들조차 "스케일링의 시대는 끝났다"고 선언하며, 모델 학습보다는 추론 단계에서의 연산(Test-time Compute)을 강화하는 방향(예: o1 모델)으로 선회하는 듯 보였다.
하지만 구글 딥마인드의 오리올 비냘스 부사장은 제미나이 3의 성공 비결로 '사전 훈련(Pre-training)과 사후 훈련(Post-training)의 개선'을 꼽으며 정면으로 반박했다. 그는 "스케일링 법칙은 끝났다는 일반적인 믿음과 달리, 우리는 엄청난 도약을 이뤄냈다"고 강조했다. 이는 더 많은 데이터와 컴퓨팅 자원을 투입하되, 단순히 양만 늘리는 것이 아니라 알고리즘적 개선을 동반한 고도화된 훈련 방식이 여전히 유효함을 입증한 것이다. 즉, 제미나이 3는 '새로운 아키텍처'라는 우회로가 아니라, '탄탄한 기본기(사전 훈련)'라는 정공법으로 벽을 돌파한 사례로 기록될 것이다.
전문가들의 평가와 '바이브 코딩(Vibe Coding)'
제미나이 3에 대한 초기 반응은 단순한 수치적 벤치마크 우위를 넘어선다. 실리콘밸리의 저명한 AI 전문가들은 모델이 주는 '사용 경험'의 질적 변화에 주목하고 있다.
오픈AI의 공동 창립자였던 안드레이 카르파시는 제미나이 3를 두고 "성격, 글쓰기, 유머 등 모든 면에서 긍정적이며, 매일 사용할 수 있는 잠재력이 매우 높은 티어 1 모델"이라고 극찬했다. 특히 그는 '바이브 코딩(Vibe Coding)'이라는 용어를 언급하며, 코딩 및 창작 영역에서 AI가 인간의 의도와 맥락을 파악하는 능력이 비약적으로 상승했음을 시사했다.
와튼스쿨의 에단 몰릭 교수 역시 "AI 발전의 둔화 조짐은 전혀 보이지 않는다"고 평가했다. 그는 6~8개월 단위로 AI 모델을 되돌아보면 엄청난 개선이 이루어지고 있음을 지적하며, 제미나이 3가 보여준 변화가 점진적인 것이 아니라 '비약적 도약'임을 강조했다. 이는 개발자들이 느끼는 "AI 혁신이 끔찍한 정체기에 빠지지 않고 계속 이어질 수 있다는 안도감"과 일맥상통한다.
기술적 비밀: 미개척지 '사후 훈련'과 아키텍처
구글은 제미나이 3의 구체적인 학습 디테일을 모두 공개하지는 않았으나, 공개된 일부 정보를 통해 그 기술적 진보를 유추할 수 있다.
• 고도화된 사전 훈련과 사후 훈련: 오리올 비냘스는 "사후 훈련은 아직 완전히 미개척 분야"라고 언급했다. 이는 단순히 인터넷 데이터를 학습하는 단계를 넘어, 인간 피드백 기반 강화 학습(RLHF)과 다중 모드 명령어 튜닝 과정에서 알고리즘적 혁신이 일어났음을 의미한다. 모델이 문제를 해결하고 추론하는 과정을 정교하게 다듬는 기술이 3.0 버전의 성능을 끌어올린 핵심 동력이다.
• 네이티브 멀티모달 & MoE 아키텍처: 제미나이 3는 텍스트, 코드, 이미지, 오디오, 비디오를 동시에 처리하는 네이티브 멀티모달 능력을 갖췄다. 또한, '전문가 혼합(Sparse MoE Transformer)' 방식을 유지하여 효율성을 극대화했다. 이는 방대한 파라미터를 모두 활성화하지 않고 작업에 필요한 부분만 사용하여 추론 속도와 비용 효율을 잡는 기술이다.
• 압도적인 컨텍스트 처리: 입력 컨텍스트 창은 최대 100만 토큰, 출력은 6만 4천 토큰에 달한다. 이는 단순한 대화를 넘어 책 수십 권 분량의 데이터를 한 번에 이해하고, 복잡한 코드를 처음부터 끝까지 생성할 수 있는 능력을 의미한다.
결론: 인프라 투자의 당위성과 AI의 미래
제미나이 3의 성공은 단순히 구글이라는 개별 기업의 성과에 그치지 않고, 전 세계 AI 산업의 투자 방향성에 강력한 시그널을 보낸다.
첫째, 인프라 투자의 정당성 확보다. 스케일링 법칙이 유효하다는 결론은 주요 빅테크 기업들이 진행 중인 천문학적인 규모의 GPU 및 데이터센터 투자가 헛되지 않았음을 증명한다. 더 많은 자원을 투입하면 더 똑똑한 AI가 나온다는 공식이 성립하기에, 앞으로도 인프라 구축 경쟁은 더욱 가속화될 것이다.
둘째, 추론과 훈련의 균형이다. 최근 업계 트렌드가 '추론형 AI(System 2 Thinking)'로 기울어가던 찰나, 구글은 다시금 '학습형 AI'의 폭발력을 보여주었다. 향후 AI 모델은 강력한 사전 훈련을 통해 기본 지능을 높이는 동시에, 추론 시간을 늘려 복잡한 문제를 해결하는 하이브리드 형태로 진화할 가능성이 높다.
결론적으로 제미나이 3는 AI 기술이 여전히 '초기 성장기'에 있음을 알리는 신호탄이다. "앞으로의 벽도 보이지 않는다"는 구글 개발팀의 자신감은 인류가 AGI(일반 인공지능)로 향하는 여정에서 또 하나의 거대한 산을 넘었음을 시사한다. 우리는 지금 정체가 아닌, 가속의 시대에 살고 있다.
인공지능융합연구소장의 관점
• 전략적 제언: 이번 구글의 발표는 우리 연구소와 같은 AI 전문 기관에도 시사하는 바가 큽니다. LLM의 기본 성능이 계속해서 비약적으로 발전함에 따라, 자체 모델 개발보다는 이 거대 모델들을 어떻게 튜닝(Fine-tuning)하고 우리의 도메인(문학, 교육 등)에 맞게 '사후 훈련' 시킬 것인가가 경쟁력의 핵심이 될 것입니다.
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